프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요
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Klaket MCP

제작자: huseyinstif버전 0.7.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.huseyinstif/klaket-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Let AI agents watch videos: local transcripts, speakers, scenes, chapters and moment search

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
  • 입력해야 할 값: KLAKET_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: KLAKET_API_URL, KLAKET_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "klaket": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "klaket-mcp"
      ],
      "env": {
        "KLAKET_API_URL": "your-value",
        "KLAKET_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add klaket --env KLAKET_API_URL=your-value --env KLAKET_API_KEY=your-value -- npx -y klaket-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "klaket": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "klaket-mcp"
      ],
      "env": {
        "KLAKET_API_URL": "your-value",
        "KLAKET_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "klaket": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "klaket-mcp"
      ],
      "env": {
        "KLAKET_API_URL": "your-value",
        "KLAKET_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • KLAKET_API_URL env
    Base URL of your Klaket API (default: http://localhost:8484)
  • KLAKET_API_KEY 비밀 env
    API key for cloud/authenticated deployments (not needed for local self-hosting)

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 huseyinstif 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2800개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2800개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2800개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Klaket MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: KLAKET_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.7.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

제작자: GLips널리 사용됨↓ 16.1만/주★ 1.6만5개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행
설치

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo널리 사용됨↓ 1.1천/주★ 2.3천2개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행
설치

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

제작자: figma널리 사용됨★ 2.2천13개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.figma.com
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

🎬 Klaket

Turn any video into LLM-ready data.

A *klaket* is a clapperboard — the tool that syncs sound and image on a film set. Klaket syncs video with LLMs.

LLMs read text. The web became readable with scrapers — but video, the largest store of human knowledge, is still locked away. Klaket unlocks it: give it a video URL or file, get back structured, timestamped, LLM-ready data.

pip install klaket

klaket ingest "https://youtube.com/watch?v=..." --wait

{

"transcript": [ { "start": 14.32, "end": 19.80, "speaker": "S1", "text": "So let's deploy this with docker compose..." } ], "scenes": [ { "start": 190.0, "end": 342.5, "keyframes": ["scene_004_01.jpg"] } ], "chapters": [...], "summary": "..." }

Features

  • 📝 Transcript — timestamped speech-to-text in ~100 languages (auto-detected) with word-level timestamps; pick the model per job ("model": "medium")
  • 🎙️ Podcasts too — pass an audio file/URL (mp3, m4a…) and Klaket skips the visual stages, deriving chapters from speech pauses
  • 🗣️ Speaker diarization — who said what (S1/S2/…), local & keyless (sherpa-onnx)
  • 💬 Subtitles — ready-to-use .srt / .vtt files with speaker labels
  • 🎞️ Scene detection — content-aware scene boundaries + keyframes per scene
  • 🔎 On-screen text (OCR) — reads slides, terminals and captions per scene, local & keyless
  • 🧩 One JSON timeline — transcript, scenes, frames and on-screen text aligned on a single timeline
  • 🔌 Works offline, no API key required — the core pipeline uses zero LLM calls
  • 🧠 Pluggable model layer — optional scene descriptions via local VLMs (Ollama) or any OpenAI-compatible endpoint (KLAKET_VLM=off by default)
  • 🤖 MCP server — let coding agents "watch" any video and find moments inside it
  • 🔍 In-video search — GET /v1/jobs/{id}/search?q=… finds the exact moment
  • ▶️ Playground — the dashboard plays the video with a click-to-seek, live-highlighted transcript

SDKs

# pip install klaket

from klaket import Klaket result = Klaket().process("https://youtube.com/watch?v=...", num_speakers=2)

// npm i klaket-sdk

import { Klaket } from "klaket-sdk"; const result = await new Klaket().process("https://youtube.com/watch?v=...");

Give your agent eyes

# Claude Code

claude mcp add klaket -- npx klaket-mcp # KLAKET_API_URL defaults to localhost:8484

Then: *"Watch https://youtube.com/watch?v=… and summarize the commands the presenter runs."* The agent gets klaket_ingest, klaket_job_status and klaket_get_result tools.

Quick start

git clone https://github.com/huseyinstif/klaket.git && cd klaket

docker compose up --build

API on :8484, dashboard on :5180

curl -X POST localhost:8484/v1/ingest \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://youtube.com/watch?v=..."}'

That's it — no API keys, no GPUs required. make help lists developer shortcuts (make up, make test, make e2e).

Architecture

client ──► Go API ──► Redis queue ──► Python worker (ffmpeg · faster-whisper · scenedetect)

│ │ dashboard ◄────────────────────┘ /data/jobs/ /result.json

  • apps/api — Go, job orchestration
  • apps/worker — Python, media pipeline
  • apps/dashboard — React dashboard

Self-host vs Cloud

Klaket is open source (AGPL-3.0) and fully self-hostable. A hosted, pay-per-minute cloud API with managed GPUs is planned — join the waitlist (coming soon).

Status

🚧 v0.7 — pre-1.0, moving fast. Star the repo to follow along.

License

AGPL-3.0. SDKs and clients will be MIT.

Contact

Built by Hüseyin Tıntaş — X (@1337stif) · LinkedIn

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